論文の概要: A Big Data Approach to Understand Sub-national Determinants of FDI in Africa
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10239v1
- Date: Fri, 15 Mar 2024 12:12:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-18 17:20:54.838394
- Title: A Big Data Approach to Understand Sub-national Determinants of FDI in Africa
- Title(参考訳): アフリカにおけるFDIの非国家的決定要因を理解するためのビッグデータアプローチ
- Authors: A. Fronzetti Colladon, R. Vestrelli, S. Bait, M. M. Schiraldi,
- Abstract要約: 本稿では,アフリカ企業におけるFDIの所有に影響を与える地域レベル(サブ国家)特性を定量化するための,テキストマイニングとソーシャルネットワーク分析に基づく新しい手法を提案する。
地域的(準国家的な)構造的特徴と制度的特徴が、外国の所有権を決定する上で重要な役割を担っていることが示唆されている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Various macroeconomic and institutional factors hinder FDI inflows, including corruption, trade openness, access to finance, and political instability. Existing research mostly focuses on country-level data, with limited exploration of firm-level data, especially in developing countries. Recognizing this gap, recent calls for research emphasize the need for qualitative data analysis to delve into FDI determinants, particularly at the regional level. This paper proposes a novel methodology, based on text mining and social network analysis, to get information from more than 167,000 online news articles to quantify regional-level (sub-national) attributes affecting FDI ownership in African companies. Our analysis extends information on obstacles to industrial development as mapped by the World Bank Enterprise Surveys. Findings suggest that regional (sub-national) structural and institutional characteristics can play an important role in determining foreign ownership.
- Abstract(参考訳): 様々なマクロ経済や制度的な要因は、汚職、貿易の開放性、金融へのアクセス、政治的不安定性など、FDIの流入を妨げる。
既存の研究は、主に国レベルのデータに焦点を当てており、特に発展途上国でのファームレベルのデータの調査は限られている。
このギャップを認識して、最近の研究の要求は、特に地域レベルでFDI決定要因を掘り下げる定性的データ分析の必要性を強調している。
本稿では、アフリカ企業におけるFDIの所有に影響を与える地域レベル(サブ国家)の属性を定量化するために、16万7000以上のオンラインニュース記事から情報を得るための、テキストマイニングとソーシャルネットワーク分析に基づく新しい手法を提案する。
我々の分析は、世界銀行エンタープライズサーベイで示されたように、産業開発への障害に関する情報を拡張します。
地域的(準国家的な)構造的特徴と制度的特徴が、外国の所有権を決定する上で重要な役割を担っていることが示唆されている。
関連論文リスト
- A Novel Framework for Analyzing Structural Transformation in Data-Constrained Economies Using Bayesian Modeling and Machine Learning [0.0]
農業経済からより多様化した産業やサービスベースのシステムへの移行は、経済発展の重要な要因である。
低所得国と中所得国(LMIC)では、データの不足と信頼性の欠如が、このプロセスの正確な評価を妨げる。
本稿では,ベイジアン階層モデリング,機械学習に基づくデータ計算,因子分析を統合することで,これらの課題に対処する新しい統計フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-25T08:39:41Z) - Diagnostic Reasoning in Natural Language: Computational Model and Application [68.47402386668846]
言語基底タスク(NL-DAR)の文脈における診断誘導推論(DAR)について検討する。
パール構造因果モデルに基づくNL-DARの新しいモデリングフレームワークを提案する。
得られたデータセットを用いて,NL-DARにおける人間の意思決定過程を解析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-09T06:55:37Z) - Data-Centric AI in the Age of Large Language Models [51.20451986068925]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)に着目した,AI研究におけるデータ中心の視点を提案する。
本研究では,LLMの発達段階(事前学習や微調整など)や推論段階(文脈内学習など)において,データが有効であることを示す。
データを中心とした4つのシナリオを特定し、データ中心のベンチマークとデータキュレーション、データ属性、知識伝達、推論コンテキスト化をカバーします。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-20T16:34:07Z) - Towards Robust Evaluation: A Comprehensive Taxonomy of Datasets and Metrics for Open Domain Question Answering in the Era of Large Language Models [0.0]
自然言語処理におけるオープンドメイン質問回答(ODQA)は,大規模知識コーパスを用いて,事実質問に回答するシステムを構築する。
高品質なデータセットは、現実的なシナリオでモデルをトレーニングするために使用されます。
標準化されたメトリクスは、異なるODQAシステム間の比較を容易にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-19T05:43:02Z) - A Survey of Large Language Models for Financial Applications: Progress, Prospects and Challenges [60.546677053091685]
大規模言語モデル(LLM)は金融分野における機械学習アプリケーションに新たな機会を開放した。
我々は、従来のプラクティスを変革し、イノベーションを促進する可能性に焦点を当て、様々な金融業務におけるLLMの適用について検討する。
本稿では,既存の文献を言語タスク,感情分析,財務時系列,財務推論,エージェントベースモデリング,その他の応用分野に分類するための調査を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-15T16:11:35Z) - Unlocking the Potential of Open Government Data: Exploring the Strategic, Technical, and Application Perspectives of High-Value Datasets Opening in Taiwan [0.0]
本研究の目的は,世界有数の情報通信技術(ICT)製品の生産者である台湾において,高価値データセット公開のライフサイクルを理解し,評価することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-14T09:31:20Z) - Domain Specialization as the Key to Make Large Language Models Disruptive: A Comprehensive Survey [100.24095818099522]
大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)の分野を著しく進歩させた。
広範囲のアプリケーションに対して、非常に有用でタスクに依存しない基盤を提供する。
しかし、特定の領域における洗練された問題を解決するために直接LLMを適用することは、多くのハードルを満たす。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-30T03:00:30Z) - Causal Fairness Analysis [68.12191782657437]
意思決定設定における公平性の問題を理解し、モデル化し、潜在的に解決するためのフレームワークを導入します。
我々のアプローチの主な洞察は、観測データに存在する格差の定量化と、基礎となる、しばしば観測されていない、因果的なメカニズムの収集を結びつけることである。
本研究は,文献中の異なる基準間の関係を整理し,説明するための最初の体系的試みであるフェアネスマップにおいて,本研究の成果を左右するものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-23T01:06:34Z) - Heterogeneous Information Network based Default Analysis on Banking
Micro and Small Enterprise Users [18.32345474014549]
バンキングデータのグラフを考察し,その目的のために新しいHIDAMモデルを提案する。
MSEの特徴表現を強化するため,メタパスを通してインタラクティブな情報を抽出し,経路情報を完全に活用する。
実験結果から,HIDAMが現実の銀行データにおいて最先端の競争相手を上回ることが確認された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-24T11:26:12Z) - Estimating a new panel MSK dataset for comparative analyses of national
absorptive capacity systems, economic growth, and development in low and
middle income economies [0.0]
低所得国や中所得国(LMIC)は、成長、発展、革新に関する経験的な議論にはほとんど含まれていない。
この作業は、新しい完全なパネルデータセットを提供し、IDAのサポートに該当するLMICに欠落する値はない。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-12T14:48:07Z) - Data Mining with Big Data in Intrusion Detection Systems: A Systematic
Literature Review [68.15472610671748]
クラウドコンピューティングは、複雑で高性能でスケーラブルな計算のために、強力で必要不可欠な技術になっている。
データ生成の迅速化とボリュームは、データ管理とセキュリティに重大な課題をもたらし始めている。
ビッグデータ設定における侵入検知システム(IDS)の設計と展開が重要視されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-23T20:57:12Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。